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Multiple View Geometry in Computer Vision (英語) ペーパーバック – 2004/3/25

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商品の説明

内容紹介

A basic problem in computer vision is to understand the structure of a real world scene given several images of it. Techniques for solving this problem are taken from projective geometry and photogrammetry. Here, the authors cover the geometric principles and their algebraic representation in terms of camera projection matrices, the fundamental matrix and the trifocal tensor. The theory and methods of computation of these entities are discussed with real examples, as is their use in the reconstruction of scenes from multiple images. The new edition features an extended introduction covering the key ideas in the book (which itself has been updated with additional examples and appendices) and significant new results which have appeared since the first edition. Comprehensive background material is provided, so readers familiar with linear algebra and basic numerical methods can understand the projective geometry and estimation algorithms presented, and implement the algorithms directly from the book.

レビュー

'I am very positive about this book. The authors have succeeded very well in describing the main techniques in mainstream multiple view geometry, both classical and modern, in a clear and consistent way.' Computing Reviews

'… a book which is timely, extremely thorough and commendably clear … Overall, the approach is masterly … The authors have managed to present the very essence of the subject in a way which the most subtle ideas seem natural and straightforward. I have never seen such a clear exploration of the geometry of vision. I would wholeheartedly recommend this book. It deserves to be in the library of every serious researcher in the field of computer vision.' Journal of Robotica

'The new edition features an extended introduction covering the key ideas in the book (which itself have been updated with additional examples and appendices) and significant new results which have appeared since the first edition. Comprehensive background material is provided, so readers familiar with linear algebra and basic numerical methods can understand the projective geometry and estimation algorithms presented, and implement the algorithms directly from the book.' Zentralblatt MATH

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登録情報

  • ペーパーバック: 670ページ
  • 出版社: Cambridge University Press; 2版 (2004/3/25)
  • 言語: 英語
  • ISBN-10: 0521540518
  • ISBN-13: 978-0521540513
  • 発売日: 2004/3/25
  • 商品パッケージの寸法: 17.4 x 3.6 x 24.7 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 5.0 3件のカスタマーレビュー
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投稿者 加納 裕 投稿日 2004/9/10
形式: ペーパーバック Amazonで購入
画像が素人の私にとっては、本書の構成はとても素晴らしく映ります。
順序だてて「Projective Geometry」「Single View」「Two-View」「Three-View」「N-View」...と進んでいく流れは非常に読みやすく、しかも後述の問題の解法を既出問題に絡めて解説していますので、ともすれば問題が簡単に見えてしまいます。勿論専門家向けの本だとは思いますが、私のような門外漢でも頑張れば何とか読めそうに思えてしまいます(錯覚?)。数学もそれほど難しいものは使っておらず、かなりの部分が特異値分解(SVD)に帰着されます。
写真やイラストが綺麗で、これも読む気を喚起させます。逆に数式のフォントはちょっと見づらいかも知れません(好みの問題)。
初版も購入しましたが、二版はペーパーバックということで、持ち運びに便利なので買い直してしまいました。でも内容は殆ど変わっていませんので、初版で満足されている方はそれでも十分かもしれません。逆に、初版に満足できない方は、本書も同じ印象を持たれると思います。
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形式: ペーパーバック
Hartley&Zisserman の Second Edition である。Computer Vision における幾何問題を解説している良書。内容はAdvanced Topics を多く含むので、本当は、初歩的な基礎をもった読者向け。本のタイトルに関連した研究者は必読、かつ必携。
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I have been doing research in 3D computer vision since 2008, but I really got a chance to buy this book just only recently. This is a great book for researcher who studies 3D computer vision and vision-based robotics (i.e.: reconstructing 3D model from multiple images, camera calibration, using stereo camera for visual odometry, etc.). One thing that I admire from this book is the ability of both authors to explain the philosophy behind projective space and homogeneous coordinate. You can find a bunch of equations on the other books, but you can only find here the reason of why we need to use ...続きを読む ›
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Amazon.com: 5つ星のうち 4.5 26 件のカスタマーレビュー
25 人中、25人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 4.0 Good on the explanations of the theory 2009/4/26
投稿者 calvinnme - (Amazon.com)
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This book is very complete and rigorous in its explanations of the theory. However, I just think I like the approach in An Invitation to 3-D Vision a bit better. This book is better illustrated than that one and is more careful in its explanations, but this book just seems more focused on providing complete proofs than giving you a feel for how you would approach a real problem. Even the exercises are more along the lines of proofs. I like how An Invitation to 3-D Vision ends the book with a complete example. In all fairness, though, this book does have quite a bit of Matlab code on its website.

The book begins with some background material on 2D and 3D geometry. Then the author explains single-view geometry and how cameras map an image in 3D space to an image. Two-view geometry is next, with the author describing the epipolar geometry of two cameras ahd projective reconstruction from resulting image map correspondences. Part three of the book extends ideas to three cameras and the resulting trifocal geometry. The final section of the book takes the algorithms of the book to N views. Thus this book has a simple and straightforward structure that belies the complexity of the material.

If you are really researching this subject you should probably have this book for explanation, illustrations, and rigor, and the Invitation book for enlightenment through a good example-based approach. You should also have Introductory Techniques for 3-D Computer Vision as a text on the individual pieces of algorithms involved in 3D vision. And don't even think about getting into this subject unless you already have a firm foundation in linear algebra, image processing, and computer vision in general as found in Computer Vision, which is my favorite introductory computer vision text.
5つ星のうち 5.0 The best book to learn 3D remodeling 2013/7/9
投稿者 Che-Tsung Lin - (Amazon.com)
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This book introduces the detail and necessary knowledge in remodeling 3D from multiple images captured either simultaneously or chronologically. For advanced researcher, this book is extremely helpful but it is quite difficult for beginner's level. For anybody wanting to study this field from scratch, i would recommend "Introductory Techniques for 3-D Computer Vision" which is rather easy and explains the algorithm without the requirement of possessing prior field knowledge.
5つ星のうち 5.0 Outstanding introductory text. 2012/9/10
投稿者 amanuensis - (Amazon.com)
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First a disclaimer. I am not an expert on projective geometry. However, I found the topics to be clearly explained and motivated so that I had no trouble following the progression. I only wish I had found this book sooner, as I spent much time and effort developing algorithms and formulae that I could have picked straight from the chapters of this text.
5つ星のうち 5.0 Five Stars 2016/9/3
投稿者 Co1dAt0m - (Amazon.com)
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A must read for serious computer vision researcher
2 人中、1人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 5.0 Multiple View Geometry - Step by Step 2013/5/24
投稿者 Michael Sander - (Amazon.com)
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I graduated engineering school several years ago and was a bit intimidated to start something so new, but Hartley does a magnificent job of breaking things down into readable English.

Have you ever wondered why 4x4 matrices are used in computer graphics? In school we got a half-way answer about the projective matrix, but it was never really satisfying. This book explains the math behind that and much more clearly, leaving you with many "ah ha" moments.
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